Using Quality Function Deployment to Design an Image-Guided, Multibiopsy Tool for Neurosurgical Applications
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: The ability to molecularly characterize spatially heterogeneous tumors, such as primary brain tumors, depends on the efficient and consistent collection of spatially defined tissue samples free of cross-contamination. Currently available neurosurgical tools, designed for clinical use rather than modern molecular characterization, limit our view of heterogeneous processes to snapshots of single regions. This study introduces a novel biopsy device that enables the precise, reproducible, and spatially registered collection of tissue across a tumor and surgical cavity, paving the way for advancements in personalized tumor characterization and treatment. METHODS: Prototypes were developed using a Quality Function Deployment framework to prioritize user requirements and technical needs. Iterative modeling and 3D printing produced prototypes that underwent proof-of-concept and phantom testing. Final validation involved comparative testing of the novel biopsy tool and Yasargil tumor-grasping forceps by 6 neurosurgeons and 6 students. Clinical feasibility was assessed through the collection of 10 intraoperative tissue samples using each device. RESULTS: The lead design, which met all Quality Function Deployment requirements, consists of an optically tracked capsule that attaches to a Frazier suction. When suction is applied, a piston is pulled up and the sample is securely contained. After releasing the suction, manual depression ejects the tissue. In comparative testing, the capsule method reduced variability in sample weight and collection time compared with the Yasargil forceps. It also demonstrated greater ease of use, enabling students to achieve results comparable with experienced surgeons. Clinical testing revealed no differences in sample variability, tissue preservation, or instrument failure. CONCLUSION: This optically tracked navigated biopsy tool offers a low-cost, efficient, easily used, and consistent method for brain biopsy collection. The novel device is well suited for precision medicine and translational research needs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».